Abstract A new methodology is presented for calculating the economic diameter of a high density polyethylene (HDPE) pipeline in a pumped source system for water supply with direct injection into the network. It is based on the concept of the Range of Optimal Efficiency of the Pumping System (REOS), together with new concepts, criteria and technical approaches that complement each other to obtain the optimal diameter of the pipeline. The determination of the nominal pressure (PN) according to the characteristics of each section of the pipe profile and their respective internal diameters are incorporated in the analyses. The proposed procedure takes into account other variables that depend on the type of installation, design scheme and variation in hourly demand. The procedure is illustrated with the solution of a practical problem.

Resumen Se presenta una nueva metodología para calcular el diámetro económico de una conductora de polietileno de alta densidad (PEAD) de un sistema fuente por bombeo para suministro de agua con inyección directa a la red. La misma se basa en el concepto de Rango de Eficiencia Óptimo del Sistema de bombeo (REOS), de conjunto con nuevos conceptos, criterios y enfoques técnicos que se complementan para la obtención del diámetro óptimo de la conductora. Se incorporan en los análisis, la determinación de la presión nominal (PN) según las características de cada tramo del perfil de la tubería y sus respectivos diámetros interiores. El procedimiento propuesto tiene en cuenta otras variables que dependen del tipo de instalación, esquema de diseño y variación de la demanda horaria. El procedimiento se ilustra con la solución de un problema práctico.

Resumen Se propone el prediseño de una red de drenaje pluvial urbana con un método de optimación que consta de dos partes, en una se plantea la conexión de los pozos de visita de manera que se tenga poco recorrido del agua en sus tuberías; en la otra, se basa en un algoritmo genético para encontrar el menor costo de adquisición de las tuberías y de la excavación necesaria para su instalación, cumpliendo con varias restricciones hidráulicas y constructivas recomendadas en manuales de construcción de redes de este tipo. El procedimiento descrito se hace del enlace de las tuberías que conforman la red (trazo de la red) procurando que se obtenga la menor suma de las longitudes. Se considera que los conductos son de sección circular, donde sus diámetros solo toman valores comerciales. Se calcula la pendiente de cada tubería de la red tratando que la profundidad hidráulica del flujo del agua (tirante) sea de 80 % del diámetro para aproximarse a la capacidad de conducción de flujo del líquido en su interior. Finalmente, se muestra su aplicación a un caso real y se revisa el funcionamiento hidráulico de la red prediseñada simulando con el modelo EPA-SWMM 5.1.015 el flujo a superficie libre no permanente en la red para asegurarse que se cumplieron las restricciones hidráulicas y las hipótesis plantadas con flujo permanente.

Abstract The predesign of an urban storm drainage network is proposed with an optimization method that consists of two parts, in one the connection of the manholes is proposed so that there is little water path in its pipes and in the other, It is based on a genetic algorithm to find the lowest acquisition cost of the pipes and the excavation necessary for their installation, complying with various hydraulic and constructive restrictions recommended in construction manuals for networks of this type. The procedure described involves the connection of the pipes that make up the network (line of the network), ensuring that the smallest sum of the lengths of them is obtained. The conduits are considered to be circular in section where their diameters only take commercial values. The slope of each pipe of the network is calculated trying that the hydraulic depth of the water flow (tie) is 80 % of the diameter, to approximate the capacity of conducting the flow of the liquid inside. Finally, its application to a real case is shown and the hydraulic operation of the designed network is reviewed, simulating with the EPA-SWMM 5.1.015 model the non-permanent free surface flow in the network to ensure that the hydraulic restrictions and the hypotheses planted with permanent flow.

Resumen Este trabajo trata de la estimación de una fuga para un sistema de tubería principal sin ramificaciones. Se propone un algoritmo y una red neuronal con cuatro variables de entrada, una capa oculta con 25 neuronas y tres variables de salida. La obtención de los datos se realizó mediante un bucle anidado en Visual Basic (Excel®) estableciendo 35.837 escenarios de fuga para una tubería de 30 m que conduce agua con viscosidad cinemática de 0,000001 (m2/s), un diámetro igual a 0,15222 m, rugosidad de 0,0000015 m, pérdida de carga de 3,5 m y dos accesorios (k 1 , k 2 ) que suma 1,5. Se instalaron en el sistema hidráulico dos caudalímetros y dos manómetros virtuales al inicio y al final de la tubería. Asimismo, se utiliza Epanet® e Hydroflo® (Tahoe Design Software) para estructurar el modelo hidráulico y validar los datos iniciales. Se utilizó MatLab R2021a para analizar los algoritmos de aprendizaje de retropropagación y regularización bayesiana, adoptando la función de transferencia log sigmoide. Como función de control se implementó el error medio cuadrático y el coeficiente de determinación R 2 . El modelo neuronal obtenido presentó un error medio cuadrático de 1,44E-06 y un error relativo igual a 0,0055 % para los datos de entrenamiento. La validación cruzada de la red neuronal se realizó a partir de 5.973 datos de entrada independientes.

Abstract This work deals with the estimation of a leak for a main pipe system without branches. An algorithm and a neural network with 4 input variables are proposed, a hidden layer with 25 neurons and 3 output variables. The data was obtained through a nested loop in Visual Basic (Excel®) establishing 35,837 leak scenarios for a 30 m pipe that conducts water with a kinematic viscosity of 0.000001 (m2/s), a diameter equal to 0.15222 m, roughness of 0.0000015 m, pressure drop of 3.5 m and two accessories (k 1 , k 2 ) that add up to 1.5. Two flowmeters and two virtual pressure gauges were installed in the hydraulic system at the beginning and end of the pipeline. Also, Epanet® and Hydroflo® (Tahoe Design Software) are used to structure the hydraulic model and validate the initial data. Matlab R2021a was used to analyze the Backpropagation and Bayesian Regularization learning algorithms adopting the log sigmoid transfer function. The mean square error and the coefficient of determination R 2 were implemented as a control function. The neural model obtained presented a mean square error of 1.44E-06 and a relative error equal to 0.0055% for the training data. The cross-validation of the neural network was carried out from 5,973 independent input data.

Resumo Este trabalho trata da estimativa de vazamento para um sistema de tubulação principal sem ramificações. Um algoritmo e um vermelho neural com 4 variáveis de entrada são propostos, uma camada oculta com 25 neurônios e 3 variáveis de saída. A coleta de dados é realizada por meio de um loop aninhado no Visual Basic (Excel®) estabelecendo 35.837 cenários de fuga para uma tubulação de 30 m que transporta água com viscosidade cinemática de 0,000001 (m2/s), diâmetro igual a 0,15222 m, rugosidade de 0,0000015 m, perda de carga de 3,5 m dos acessórios (k 1 , k 2 ) que soma 1,5. É instalado no sistema hidráulico dos medidores de vazão e manômetros virtuais no início e no final da tubulação. Asimism, Epanet® e Hydroflo® (Tahoe Design Software) são usados para estruturar o modelo hidráulico e validar os dados iniciais. Use o Matlab R2021a para analisar os algoritmos de aprendizagem de retropropagação e regularização bayesiana adotando a função de transferência log sigmóide. A função de controle implementa o erro quadrático médio e o coeficiente de determinação R 2 . O modelo neuronal obtido apresenta um erro quadrático médio de 1,44E-06 e um erro relativo igual a 0,0055% para os dados de entrada. A validação cruzada do vermelho neuronal foi realizada a partir de 5.973 dados de entrada independentes.

Resumen El diámetro en sistemas a presión de agua potable es posible determinarlo mediante una ecuación polinómica de quinto grado. Como variables de entrada se tiene: Q: caudal (m3/s), H: pérdida de carga (m); L: longitud de la tubería (m); ε: rugosidad (m), 𝜗: viscosidad cinemática (m2/s) y Ʃk: sumatoria de coeficientes de pérdidas menores (adimensional). Aplicado la ecuación de la energía para un sistema hidráulico compuesto por dos tanques conectados con una tubería de diámetro constante y aceptando la ecuación de Colebrook-White y la ecuación de Darcy-Weisbach se obtiene una expresión subdeterminada debido a que se establecen más incógnitas que ecuaciones. Este problema se soluciona implementando un bucle anidado para el coeficiente de fricción y el diámetro. Este artículo propone una Red Neuronal Artificial (RNA) implementando el método de Retropropagación Levenberg-Marquardt para estimar el diámetro a partir de la función de transferencia log-sigmoidal, esto bajo condiciones estacionarias de flujo. El conjunto de las señales de entrenamiento está conformado por 5,000 datos aleatorios que siguen una distribución normal, calculados en Visual Basic (®Excel). Los estadísticos utilizados para la evaluación de la red corresponden al error medio cuadrático, el análisis de regresión y la función de entropía cruzada. La arquitectura que demostró un mejor redimento correspondió a una capa oculta con 25 neuronas (6-25-1) presentando un MSE igual a 5.41E-6 y 9.98E+00 para el Coeficiente de Correlación de Pearson. La validación cruzada del esquema neuronal se realizó a partir de 1,000 señales de entrada independientes del conjunto de entrenamiento obteniendo MSE igual 6.91E-6. La red neuronal propuesta calcula el diámetro con un error relativo igual a 0.01% con respecto a los valores obtenidos a partir de ®Epanet, evidenciando la capacidad de generalización del sistema optimizado.

Abstract The fifth-degree polynomial equation determines the diameter in pressurized drinking water systems. The input variables are Q: flow (m3/s), H: pressure drop (m); L: pipe length (m); ε: roughness (m), ϑ: kinematic viscosity (m2/s), and Ʃk: sum of minor loss coefficients (dimensionless). After applying the energy equation for a hydraulic system composed of two tanks connected to a pipe of constant diameter and accepting the Colebrook-White and the Darcy-Weisbach equations, an undetermined expression is obtained since more unknowns than equations are established. This problem is solved by implementing a nested loop for the coefficient of friction and the diameter. This article proposes an Artificial Neural Network (ANN) implementing the Levenberg-Marquardt backpropagation method to estimate the diameter from the log-sigmoidal transfer function under stationary flow conditions. The training signals set consists of 5,000 random data that follow a normal distribution, calculated in Visual Basic (®Excel). The statistics used for the network evaluation correspond to the mean square error, the regression analysis, and the cross-entropy function. The architecture with the best performance had a hidden layer with 25 neurons (6-25-1) presenting an MSE equal to 5.41E-6 and 9.98E+00 for the Pearson Correlation Coefficient. The cross-validation of the neural scheme was carried out from 1,000 independent input signals from the training set, obtaining an MSE equal to 6.91E-6. The proposed neural network calculates the diameter with a relative error equal to 0.01% concerning the values obtained with ®Epanet, evidencing the generalizability of the optimized system.

Resumo O diâmetro em sistemas de água potável pressurizada pode ser determinado por meio de uma equação polinomial de quinto grau. Como variáveis de entrada temos: Q: vazão (m3/s), H: perda de carga (m); L: comprimento do tubo (m); ε: rugosidade (m), ϑ: viscosidade cinemática (m2/s) e Ʃk: soma dos coeficientes de perdas menores (adimensional). Aplicando a equação de energia para um sistema hidráulico composto por dois tanques conectados por uma tubulação de diâmetro constante e aceitando a equação de Colebrook-White e a equação de Darcy-Weisbach, obtém-se uma expressão subdeterminada, pois se estabelecem mais incógnitas do que equações. Este problema é resolvido implementando um loop aninhado para o coeficiente de atrito e o diâmetro. Este artigo propõe uma Rede Neural Artificial (RNA) implementando o método Backpropagation de Levenberg-Marquardt para estimar o diâmetro a partir da função de transferência log-sigmoidal, isto sob condições de fluxo permanente. O conjunto de sinais de treinamento é composto por 5.000 dados aleatórios que seguem uma distribuição normal, calculados em Visual Basic (®Excel). As estatísticas utilizadas para a avaliação da rede correspondem ao erro quadrático médio, à análise de regressão e à função de entropia cruzada. A arquitetura que apresentou melhor rendimento correspondeu a uma camada oculta com 25 neurônios (6-25-1) apresentando um MSE igual a 5,41E-6 e 9,98E+00 para o Coeficiente de Correlação de Pearson. A validação cruzada do esquema neural foi realizada a partir de 1.000 sinais de entrada independentes do conjunto de treinamento, obtendo-se MSE igual a 6,91E-6. A rede neural proposta calcula o diâmetro com um erro relativo igual a 0,01% em relação aos valores obtidos do ®Epanet, mostrando a capacidade de generalização do sistema otimizado.

Resumen Este trabajo presenta el uso de inteligencia artificial en flujos multifásicos, implementando una red neuronal artificial de perceptrón multicapa con retropropagación, y utilizando la función de activación tangente sigmoidea, para generar un modelo predictivo capaz de obtener la fracción volumétrica de un flujo bifásico compuesto por agua y aceite mineral en una tubería horizontal de 12 m. La red neuronal artificial se desarrolla a partir de una capa de entrada, formada por el diferencial de presión en la línea y las velocidades superficiales de los fluidos de trabajo, además, tiene dos capas ocultas y una capa de salida, que está formada por las fracciones volumétricas de los fluidos. El modelo predictivo de mejor rendimiento muestra un error medio porcentual absoluto del 3,07 % y un coeficiente de determinación R 2 de 0,985 utilizando 15 neuronas en las dos capas ocultas de la red neuronal. Los 56 datos experimentales utilizados en el estudio se obtuvieron en el laboratorio LEMI EESC-USP (Brasil).

Abstract This work presents the use of artificial intelligence in multiphase flows, implementing a multilayer perceptron artificial neural network with back-propagation, and using the sigmoid tangent activation function, to generate a predictive model capable of obtaining the holdup of a two-phase flow composed of water and mineral oil in a horizontal pipe of 12 m. The artificial neural network is developed using an input layer, formed by the pressure differential in the line and the superficial velocities of the working fluids, also, it has two hidden layers and an outlet layer, which is made up of the volumetric fractions of the fluids. The best-performing predictive model shows a mean percentage absolute error of 3.07 % and a coefficient of determination R2 of 0.985 using 15 neurons in the two hidden layers of the neural network. The 56 experimental data used in the study were obtained in the laboratory LEMIEESC-USP (Brazil).

Resumen Un diseño óptimo para una red de tuberías de flujo presurizado se caracteriza por ser económico y por evitar la menor cantidad de pérdidas durante la transmisión de agua a través del sistema. Por su parte, un tamaño de tubería óptimo hace referencia al diámetro de una tubería en un sistema de red que brinda el efecto deseado generando una cantidad mínima de desperdicios y gastos. El modelo de análisis del costo del ciclo de vida (LCCA, por sus siglas en inglés) es ampliamente reconocido como la técnica estándar recomendada para estimar el tamaño de tubería óptimo para cualquier sistema de red de tuberías. Se han propuesto múltiples fórmulas empíricas que buscan simplificar los cálculos inherentes en dicho modelo de análisis económico. El objetivo de este estudio consistió en comparar los modelos empíricos que varios autores han propuesto, a partir de diversas variables físicas involucradas en la dinámica del flujo de líquidos, con el fin de seleccionar el diámetro óptimo para la red en la granja del Hamelmalo Agricultural College, ubicada en la región de Anseba, en Eritrea,y su distribución de agua a las distintas subparcelas. Para ello se eligieron once ecuaciones empíricas diferentes. Los diámetros resultantes se compararon con el diámetro estándar calculado, utilizando, a su vez, el método estándar de análisis del costo del ciclo de vida. Dicha comparación se basó en la estimación de las pérdidas de carga total y el análisis económico de los diámetros de tubería elegidos para dicha red. Además, se realizó un análisis estadístico para obtener el diámetro modelado recomendado con el mejor ajuste para la red. El rendimiento del modelo de Bresse fue el más adecuado en comparación con el modelo LCCA.

Abstract An optimal design for a pressurized flow pipe network is characterized by being economical and contributing the least amount of losses during water transmission through the system. The diameter of a pipe in a network system that delivers the desired effect with the minimum amount of waste and expenses is referred to as an optimal pipe size. The Life-Cycle Cost Analysis (LCCA) model is widely recognized as the recommended standard technique to estimate the optimal pipe size for any pipe flow network system. Numerous empirical formulas have been proposed to simplify the computations required in this economic analysis model. This study seeks to compare the various empirical models that have been proposed by different authors based on a variety of physical variables involved in fluid flow dynamics. Eleven different empirical equations were chosen in order to select the optimal diameter for the network at the Hamelmalo Agricultural College farm located in the Anseba region of Eritrea for the distribution of water to the different sub-plots. The estimated diameters were compared to the standard diameter calculated using the standard LCCA method. This comparison was based on the estimated total head losses and economic analysis of the pipe diameters chosen for such network. Moreover, a statistical analysis was conducted to obtain the best-fit recommended modeled diameter for the network. The Bresse’s model performance was the most adequate when compared with the LCCA model.

RESUMEN Contexto: Las fallas operacionales y/o estructurales en las redes de alcantarillado llevan a los operadores a realizar tareas de rehabilitación para mantener las condiciones de transporte del agua, por lo cual se requiere decidir sobre el tipo de intervención a realizar, es decir, i) procedimiento tradicional a zanja abierta o ii) uso de tecnologías de rehabilitación sin zanja. Objetivo: Este artículo se centra en la metodología desarrollada e implementada en el programa SELECTOR, cuya finalidad es proveer a las empresas de servicios públicos responsables del servicio de alcantarillado, así como a los profesionales relacionados, una herramienta de decisión que responda desde la perspectiva técnica cuál de las tecnologías de rehabilitación sin zanja analizadas (pipe bursting, tubería curada en sitio, revestimiento deslizante continuo y revestimiento con tubería en espiral) es la más adecuada para realizar la rehabilitación de redes de alcantarillado. Método: Para ello es necesario considerar todos los parámetros de influencia al momento de la rehabilitación de alcantarillados, definir los rangos de aplicación de estas tecnologías sin zanja, extraer las variables diferenciales, usar verbalización de lógica difusa, determinar la prioridad y relación entre las variables mediante la técnica de minería de datos conocida como árboles de decisión, y desarrollar el programa SELECTOR mediante la plataforma Visual Studio 2017®. Resultados: Se identificaron las variables diferenciales para la decisión de aplicación de tecnologías de rehabilitación sin zanja en proyectos de infraestructura subterránea de alcantarillados. Se realizó un resumen gráfico del modelo de decisión mediante los diagramas de verbalización y el programa SELECTOR, que permite procesar la información de las redes de alcantarillado de manera individual y para todo un proyecto de rehabilitación de alcantarillado, detallando la intervención colector a colector. Conclusiones: Existen ocho variables diferenciales al momento de decidir sobre la rehabilitación de alcantarillados. Los diagramas de verbalización permiten comprimir el modelo de decisión y facilitan su programación, y los modelos de decisión automatizados aumentan la efectividad y la transparencia en los procesos de construcción.

ABSTRACT Context: Operational and/or structural failures in sewer networks lead network operators to carry out rehabilitation tasks to maintain water transport conditions, which is why it is necessary to decide on the type of intervention to be performed, that is, i) a traditional open-ditch procedure, or ii) the use of trenchless rehabilitation technologies. Objective: This article focuses on the methodology developed and implemented in the SELECTOR program, whose purpose is to provide public service companies responsible for sewer service, as well as related professionals, with a decision tool that answers, from a technical perspective, which of the analyzed trenchless rehabilitation technologies (pipe bursting, cured in-place pipe, slip lining, and spiral wound) is the most suitable for therehabilitation of sewer networks. Method: To this effect, it is necessary to consider all the influence parameters at the time of sewer rehabilitation, define the application ranges of these trenchless technologies, extract the differential variables, use fuzzy logic verbalization, determine the priority and relationship between the variables using the data mining technique known as decision trees, and develop the SELECTOR program by means of the Visual Studio 2017® platform. Results: The differential variables for decisions regarding the application of trenchless rehabilitation technologies in underground sewerage infrastructure projects were identified. A graphic summary of the decision model was made using the verbalization diagrams and the SELECTOR program, which allows processing the information of the sewerage networks individually and for a whole sewer rehabilitation project, detailing the intervention collector to collector. Conclusions: There are eight differential variables when deciding on sewer rehabilitation. Verbalization diagrams allow to compress the decision model and facilitate its programming, and automated decision models increase effectiveness and transparency in construction processes.

RESUMO O conhecimento dos parâmetros hidráulicos em uma rede de distribuição de água pode ser usado para indicar problemas em tempo real, como rompimentos de tubos, pequenos vazamentos, aumento da rugosidade do tubo e conexões ilegais. No entanto, uma indicação precisa depende da quantidade e qualidade dos dados adquiridos, ou seja, do número de sensores usados para monitorar a rede e sua localização. Entretanto, não é economicamente viável ter um grande número de sensores, portanto, o uso da inteligência artificial, como Redes Neurais Artificiais (RNAs) podem reduzir a falta de informações necessárias para identificar problemas, estimando parâmetros hidráulicos através das poucas informações coletadas. A confiabilidade das RNAs depende de sua arquitetura, então, neste trabalho, diferentes condições são testadas para o treinamento das RNAs de modo a identificar quais são os parâmetros mais relevantes a serem ajustados quando utilizadas na estimativa de pressão.

ABSTRACT The knowledge of hydraulic parameters in water distribution networks can indicate problems in real time, such as pipe bursts, small leakages, increase in pipe roughness and illegal connections. However, an accurate indication relies on the quantity and quality of the data acquired, i.e., the number of sensors used to monitor the network and their location. It is not economic feasible have a great number of sensors, thus, the use of artificial intelligence, such as Artificial Neural Networks (ANNs) can reduce the lack of information necessary to identify problems, estimating hydraulic parameter through the few information collected. The reliability of ANNs depends on its architecture, so, in this paper, different conditions are tested for ANN training to identify which are the most relevant parameters to be adjusted when the ANN is used for pressure estimation.

Abstract The growing water demand represents a major worldwide problem; consequently, there exists an upward understanding regarding the efficient use of water. Thus, new techniques, methodologies, and computational algorithms are developed to increase the efficiency of water use. This paper presents a new computational model developed in the programming language Visual C# to design water supply pipe networks (RedesUAZ) based on the matrix analysis of structures using the stiffness method. Although it arose from the need for public universities with free access to didactic resources for student training, this tool is useful to design small, pressurized networks in practice. To assess its performance, the proposed model was compared with two well-known models with the same purpose (A1: Huddleston et al. [2004] / RedesUAZ; A2: EPANET / RedesUAZ). It can be said that hydraulic results are comparable to each other. The results of the analysis of the three proposals show small relative differences in flows (A1: 6.01%, A2: 10.83%), velocities (A2: 21.31%), and pressures (A2: 1.12%). It is concluded that the proposed model is an acceptable alternative for the analysis and design of hydraulic systems that conduct pressurized water.

Resumen La creciente exigencia de agua por parte de los distintos usuarios supone aprovechar mejor el recurso disponible. Por ello, constantemente se desarrollan tecnologías para incrementar la eficiencia en su uso, sobre todo en los sistemas de conducción y distribución. En este trabajo se presenta una herramienta computacional desarrollada en lenguaje Visual C# para diseñar redes presurizadas (RedesUAZ), fundamentada en el análisis matricial de estructuras utilizando el método de rigideces. Aunque surge de la necesidad de tener universidades públicas que cuenten con recursos didácticos propios de libre acceso para la formación de los estudiantes, dicha herramienta es de utilidad para diseñar, en la práctica, redes presurizadas pequeñas. Para evaluar su rendimiento, se comparó con dos alternativas implementadas para el mismo fin (A1: Huddleston et al. [2004] / RedesUAZ; A2: EPANET / RedesUAZ), siendo los resultados hidráulicos equiparables entre sí. El análisis de las tres propuestas muestra diferencias relativas en caudales (A1: 6.01%, A2: 10.83%), velocidades (A2: 21.31%) y presiones (A2: 1.12%), por lo que el programa de cómputo propuesto resulta ser una alternativa viable en el dimensionamiento de sistemas hidráulicos que conducen agua a presión.

Resumo A ineficiência dos procedimentos operacionais das companhias de saneamento ameaça o abastecimento futuro da população. Assim, o aumento da eficiência hidroenergética mostra-se essencial para atender a demanda. As técnicas de otimização são ferramentas importantes na análise de problema complexos, que é caso das redes de distribuição de água para abastecimento, destacando-se os algoritmos genéticos, consagrados pela literatura. Neste sentido propõe-se aqui um modelo de otimização de operação de rede de distribuição de água utilizando algoritmos genéticos. O diferencial da pesquisa e metodologia baseada na análise dos resultados com o uso de ferramentas de estatística e planejamento de experimentos. A técnica foi aplicada a uma rede teórica desenvolvida para o estudo. Simulações preliminares foram feitas com o uso do Epanet representando as principais causas da ineficiência hidroenergética nas companhias de saneamento brasileiras. Para a aplicação do modelo foram alterados parâmetros tais como: níveis reservatórios, diâmetro das tubulações, pressões de bombeamento e fechamento de válvulas cujos valores foram estabelecidos através de técnicas de planejamento de experimentos. Obteve-se a equação da superfície de resposta, otimizada, que resultou nos valores dos parâmetros hidráulicos estabelecidos. Então, aplicou-se os então os parâmetros obtidos no algoritmo de otimização computacional, resultando em perdas de 26,61%, melhoria de 16,19 p.p. em relação a rede sem otimização, estabelecendo uma estratégia operacional envolvendo três bombas e uma válvula redutora de pressão. Conclui-se que a associação de técnicas de otimização a planejamento de experimentos constitui uma promissora técnica para tratar da complexidade de otimização de rede de distribuição de água.

Abstract Inefficiency of sanitation companies’ operation procedures threatens the population’s future supplies. Thus, it is essential to increase water and energy efficiency in order to meet future demand. Optimization techniques are important tools for the analysis of complex problems, as in distribution networks for supply. Currently, genetic algorithms are recognized by their application in literature. In this regard, an optimization model of water distribution network is proposed, using genetic algorithms. The difference in this research is a methodology based on in-depth analysis of results, using statistics and the design of experimental tools and software. The proposed technique was applied to a theoretical network developed for the study. Preliminary simulations were accomplished using EPANET, representing the main causes of water and energy inefficiency in Brazilian sanitation companies. Some parameters were changed in applying this model, such as reservoir level, pipe diameter, pumping pressures, and valve-closing percentage. These values were established by the design of experimental techniques. As output, we obtained the equation of response surface, optimized, which resulted in values of established hydraulic parameters. From these data, the obtained parameters in computational optimization algorithms were applied, resulting in losses of 26.61%, improvement of 16.19 p.p. with regard to the network without optimization, establishing an operational strategy involving three pumps and a pressure-reducing valve. We conclude that the association of optimization and the planning of experimental techniques constitutes an encouraging method to deal with the complexity of water-distribution network optimization.

Abstract A graph theory based methodology for design of water network partitioning is proposed. Both multiple and single source networks are considered. In the first case the partition refers to the definition of isolated sectors, each of them supplied by its own sources. The shortest paths from each water source to each network node are found and each network node is assigned to be supplied exclusively by the source with the shortest path distance to it. The pipes to be closed are the edge separators of such partition. In the second case the partitioning problem refers to a division of the network in relatively small district metering areas (DMAs) each of them fed by a single pipe. A hierarchical tree for the graph is constructed using a breadth-first search. A recursive approach is applied on this tree to find the design flow rates in each pipe summing the demand of descendant nodes. Based on these flow rates the nodes belonging to each DMA are found. The pipes to be closed are defined as the chords between branches of the hierarchical tree lying below the feeding pipe. The procedure has been tested on a real medium city all-pipe water distribution network model.

Resumen Se propone una metodología para el diseño de la sectorización de redes de agua potable, considerando redes con una sola fuente y con múltiples fuentes. En el primer caso, la sectorización se refiere a la definición de sectores aislados, cada uno de los cuales se abastece de su propia fuente o fuentes. Se encuentran los caminos más cortos de cada fuente a cada nodo de la red, y cada nodo se asigna a ser abastecido exclusivamente de la fuente con el camino de distancia más corta al mismo nodo. Las tuberías por cerrar serán los separadores de tal partición. En el segundo caso, el problema de sectorización se refiere a una división de la red en distritos hidrométricos relativamente pequeños, cada uno de los cuales se abastece de una sola tubería. Se construye un árbol jerárquico del grafo con el uso de búsqueda en amplitud. Se aplica luego un procedimiento recursivo sobre este árbol para obtener los gastos de diseño en cada tubería, sumando la demanda de los nodos descendentes. Con base en estos gastos, se obtienen los nodos pertenecientes a cada distrito hidrométrico. Las tuberías a cerrar se definen por las cuerdas entre los ramales del árbol jerárquico que se encuentran debajo de la tubería alimentadora. El procedimiento ha sido probado sobre un modelo que incluye todas las tuberías de la red de distribución de agua potable de una ciudad real de tamaño medio.

Abstract Introduction: In desert climates, high temperatures can cause heat stress on dairy farms. A viable alternative to this problem is to develop a network of water pipes connected to heat exchangers (HEs) that operate as a conductive cooling system. Objective: To propose a water supply system connected to a series of HEs, installed under bedding in a dairy barn freestall system, and analyze heat transfer along a large-scale water pipe network. Methodology: The EPANET water quality module was used to design the system. Temperature predictions were validated with experimental data from a network of four HE pipes installed under the bedding. A network was then designed to supply water to 1 000 HEs in order to calculate the efficiency of the system for a real dairy farm. Results: Insulations with values of 0.095 and 0.0475 W·m-1·°C-1 increased the cooling capacity of water-carrying pipes by 7 and 12 %, respectively. Increasing the flow rates from 1 to 7 L·min-1 increased the cooling capacity; however, the cooling efficiency decreased by at least 12 %. Study limitations: A validation was performed on a section of the pipe network and a simulation for the entire network. Originality: EPANET was implemented for a mass and heat balance in a pipe network supplying water to HEs. Conclusion: The conductive cooling system is viable in areas with a desert climate and its efficiency depends on the level of thermal insulation and flow in the pipe network.

Resumen Introducción: En climas desérticos, las temperaturas altas pueden causar estrés por calor en granjas lecheras. Una alternativa a este problema es desarrollar una red de tuberías conectada a intercambiadores de calor (IC) que operen como un sistema de enfriamento por conducción. Objetivo: Proponer un sistema de suministro de agua conectado a una serie de IC, instalado bajo las camas de un establo lechero con sistema de estabulación libre, y analizar la transferencia de calor a lo largo de una red de tuberías de agua a gran escala. Metodología: Para el diseño del sistema se partió del módulo de calidad del agua de EPANET. Las predicciones de temperatura se validaron con datos experimentales de una red de tuberías de cuatro IC instalados bajo una cama. Posteriormente, se diseñó una red para suministrar agua a 1 000 IC con el fin de calcular la eficiencia del sistema para una explotación lechera real. Resultados: Los aislamientos con valores de 0.095 y 0.0475 W·m-1·°C-1 incrementaron la capacidad de enfriamiento de las tuberías que transportan agua en 7 y 12 %, respectivamente. Al aumentar los caudales de 1 a 7 L·min-1 incrementó la capacidad de enfriamiento; sin embargo, la eficiencia de enfriamiento disminuyó en al menos 12 %. Limitaciones del estudio: Se realizó una validación en una sección de la red de tuberías y una simulación para toda la red. Originalidad: Se implementó EPANET para un balance de masa y calor en una red de tuberías que provee agua a IC. Conclusión: El sistema de enfriamiento por conducción es viable en zonas con clima desértico y su eficiencia depende del nivel de aislamiento térmico y caudal en la red de tuberías.

Abstract This paper presents an optimization procedure for identifying the minimum cost of water pipe networks considering a table of commercial diameters. To this end, a real-coding Genetic Algorithm (GA) with the use of a simulated binary and convex crossover and mutation per variable; as well as a dynamic penalty strategywasdeveloped. A computer program to solve the hydraulic model based on the Newton-Raphson method wasdevelopedfor calculating the head loss using Hazen-Williams (HW) and Colebrook correlations. By analyzing a benchmark pipe network example, it is shown that different results are obtained by the HW and Colebrook correlations. Moreover, when simulating the best HW pipe network configuration with the Colebrook correlation, some constraints of the design are violated, indicating that the Colebrook formulation is more adequate to be used in conjunction with the GA due to the randomness of the GA with respect to the Reynolds numbers.

Resumen Este artículo presentó un procedimiento para identificar el costo mínimo de redes de tuberías para agua considerando los diámetros comerciales diponibles. Para esto, fue desarrollado un Algoritmo Genético (AG) de codificación real con el uso de un cruzamiento binario simulado y convexo, mutación por variable y penalización dinámica. El método de Newton-Raphson es utilizado para calcular las pérdidas de carga empleando las correlaciónes de Hazen-Williams (HW) y Colebrook. Analisando una red de tuberías benchmark, es posible observar que los resultados obtenidos mediante el uso de las correlaciones de HW y Colebrook son diferentes. Además, al simular la mejor configuración de red de tuberías de HW con la correlación de Colebrook, se observa que algunas restricciones del diseño son violadas, lo que indica que la formulación de Colebrook es más adecuada para ser utilizada junto con la AG debido a la aleatoriedad del AG con respecto a los números de Reynolds.

Gaborone city water distribution system (GCWDS) is rapidly expanding and has been faced with the major problems of high water losses due to leakage, water shortages due to drought and inadequate chlorine residuals at remote areas of the network. This study investigated the probable causes of chlorine decay, due to pipe wall conditions and distribution system water quality in the GCWDS. An experimental approach, which applied a pipe-loop network model to estimate biofilm growth and chlorine reaction rate constants, was used to analyse pipe wall chlorine decay. Also, effects of key water quality parameters on chlorine decay were analysed. The water quality parameters considered were: natural organic matter (measured by total organic carbon, TOC; dissolved organic carbon, DOC; and ultraviolet absorbance at wavelength 254, UVA-254, as surrogates), inorganic compounds (iron and manganese) and heterotrophic plate count (HPC). Samples were collected from selected locations in the GCWDS for analysis of water quality parameters. The results of biofilm growth and chlorine reaction rate constants revealed that chlorine decay was higher in pipe walls than in the bulk of water in the GCWDS. The analysis of key water quality parameters revealed the presence of TOC, DOC and significant levels of organics (measured by UVA-254), which suggests that organic compounds contributed to chlorine decay in the GCWDS. However, low amounts of iron and manganese (< 0.3 mg/L) indicated that inorganic compounds may have had insignificant contributions to chlorine decay. The knowledge gained on chlorine decay would be useful for improving water treatment and network operating conditions so that appropriate chlorine residuals are maintained to protect the network from the risks of poor water quality that may occur due to the aforementioned problems.

RESUMO A gestão integrada dos sistemas de abastecimento de água com o uso eficiente dos recursos requer a otimização das operações. O agrupamento das redes de abastecimento de água em pequenas unidades, chamadas de distritos de medição (DMAs), é uma estratégia que permite o desenvolvimento de regras operacionais específicas, responsáveis por melhorar o desempenho da rede. Neste contexto, os métodos de classificação agrupam os nós vizinhos de acordo com características semelhantes, como elevação ou distância à fonte de água. Utilizando os critérios topológicos, operacionais e matemáticos para determinar a configuração dos DMAs, o trabalho apresenta um modelo k-means e um modelo híbrido, que combina um mapa auto-organizado (SOM) com o algoritmo k-means, como métodos de agrupamento. Comparou-se quatro critérios matemáticos, Silhouette, GAP, CalinskiHarabasz e Davies-Bouldin e analisou-se a influência de três critérios topológicos variáveis, a demanda de água, a elevação dos nós e o comprimento do tubo, para determinar o número ótimo de agrupamentos. Ademais, com o intuito de identificar a melhor configuração de DMAs, o método de otimização de enxame de partículas (PSO) foi aplicado para determinar o número, o custo, as pressões e a localização das entradas do DMA.

ABSTRACT Integrated management of water supply systems with efficient use of natural resources requires optimization of operational performances. Dividing the water supply networks into small units, so-called district metered areas (DMAs), is a strategy that allows the development of specific operational rules, responsible for improving the network performance. In this context, clustering methods congregate neighboring nodes in groups according to similar features, such as elevation or distance to the water source. Taking into account hydraulic, operational and mathematical criteria to determine the configuration of DMAs, this work presents the k-means model and a hybrid model, that combines a self-organizing map (SOM) with the k-means algorithm, as clustering methods, comparing four mathematical criteria to determine the number of DMAs, namely Silhouette, GAP, Calinski-Harabasz and Davies Bouldin. The influence of three clustering topological criteria is evaluated: the water demand, node elevation and pipe length, in order to determine the optimal number of clusters. Furthermore, to identify the best DMA configuration, the particle swarm optimization (PSO) method was applied to determine the number, cost, pressure setting of Pressure Reducing Valves and location of DMA entrances.